(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210088988.6 (22)申请日 2022.01.25 (71)申请人 腾讯科技 （深圳） 有限公司 地址 518057 广东省深圳市南 山区高新区 科技中一路腾讯大厦3 5层 (72)发明人 陈颖　徐尚　黄迪和　刘建林　 刘永　汪铖杰　 (74)专利代理 机构 深圳翼盛智成知识产权事务 所(普通合伙) 44300 专利代理师 李玉婷 (51)Int.Cl. G06V 10/32(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/46(2022.01) G06V 10/77(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/771(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 图像处理方法、 装置和计算机可读存 储介质 (57)摘要 本申请实施例公开了一种图像处理方法、 装 置和计算机可读存储介质， 应用于云技术、 人工 智能、 智慧交通、 辅助驾驶等各种 场景； 通过 获取 待处理图像对， 并对待处理图像对中的待处理图 像进行图像特征提取， 得到待处理图像的图像特 征； 在图像特征中提取出待处理图像对的关联特 征； 根据关联特征， 在待处理图像中识别出共视 区域的共视图像， 并计算共视图像 之间的尺度差 值； 基于尺度差值， 对共视图像的尺寸进行调整； 在每一调整后共视图像中提取出至少一个共视 特征点， 并基于共视特征点， 对待处理图像对进 行处理。 通过在待处理图像中识别出共视区域的 共视图像， 以基于共视图像来对共视特征点进行 提取， 提高了图像处理的速度， 进而提升了图像 处理效率。 权利要求书4页 说明书39页 附图7页 CN 114445633 A 2022.05.06 CN 114445633 A 1.一种图像处 理方法， 其特 征在于， 包括： 获取待处理图像对， 并对所述待处理图像对中的待处理图像进行图像特征提取， 得到 所述待处 理图像的图像特 征； 在所述图像特征中提取出所述待处理图像对的关联特征， 所述关联特征用于表征所述 待处理图像对中的待处 理图像之间的相互信息； 根据所述关联特征， 在所述待处理图像中识别出共视区域的共视 图像， 并计算所述共 视图像之间的尺度差值； 基于所述尺度差值， 对所述共视图像的尺寸进行调整， 得到调整后共视图像； 在每一所述调整后共视 图像中提取出至少一个共视特征点， 并基于所述共视特征点， 对所述待处 理图像对进行处 理。 2.如权利要求1所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述关联特征， 在所述待 处理图像中识别出共视区域的共视图像， 包括： 获取预设区域特征， 并采用训练后图像处理模型对所述预设区域特征进行特征提取， 得到初始区域特 征； 对所述初始区域特征以及所述关联特征进行交叉特征提取， 得到所述初始区域特征对 应的共视区域特 征； 基于所述共视区域特征以及所述关联特征， 在所述待处理图像中识别出所述共视区域 中的共视图像。 3.如权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述预设区域特征包括多个区域子 特征， 所述采用训练后图像处理模型对所述预设区域特征进行特征提取， 得到初始 区域特 征， 包括： 采用训练后图像处理模型对所述预设区域特征进行特征提取， 得到所述预设区域特征 中每一区域子特 征对应的区域关联 特征； 基于所述 区域关联特征， 确定所述预设区域特征中每一 区域子特征对应的区域关联权 重； 根据所述区域关联权重， 对所述预设区域特征中每一区域子特征进行融合， 得到初始 区域特征。 4.如权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述对所述初始区域特征以及所述 关联特征进行交叉 特征提取， 得到所述初始区域特 征对应的共视区域特 征， 包括： 对所述初始区域特征和所述关联特征进行特征提取， 得到所述关联特征对应的图像关 联特征， 以及所述初始区域特 征对应的初始区域关联 特征； 根据所述图像关联特征和所述初始区域关联特征确定所述关联特征对应的图像关联 权重； 基于所述图像关联权重， 对所述关联特征进行加权， 得到共视图像特征， 并将所述共视 图像特征和所述初始区域特 征进行融合， 得到共视区域特 征。 5.如权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述基于所述共视区域特征以及所 述关联特征， 在所述待处 理图像中识别出 所述共视区域中的共视图像， 包括： 基于所述共视区域特 征和关联 特征， 计算所述关联 特征对应的共视 权重； 根据所述共视 权重以及所述关联 特征， 在所述待处 理图像中确定关注中心坐标；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114445633 A 2对所述共视区域特 征进行回归处 理， 得到所述共视区域对应的相对中心点偏移； 根据所述关注中心坐标以及所述相对中心点偏移， 在所述待处理图像中识别出所述共 视区域中的共视图像。 6.如权利要求5所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述关注中心坐标以及所 述相对中心点偏移， 在所述待处 理图像中识别出 所述共视区域中的共视图像， 包括： 根据所述关注中心坐标以及所述相对中心点偏移， 计算所述共视区域在所述待处理图 像中的几何中心坐标以及边界尺寸信息； 基于所述几何中心坐标以及所述边界尺寸信 息， 在所述待处理图像中确定出所述待处 理图像的共视区域； 在所述待处 理图像中将所述共视区域进行分割， 得到所述共视区域中的共视图像。 7.如权利要求5所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述共视权重以及所述共 视图像特 征， 在所述待处 理图像中确定关注中心坐标， 包括： 根据所述共视权重以及所述共视图像特征， 计算所述共视区域中每一预设坐标点的关 注权重； 基于所述关注权 重对所述预设坐标点进行加权， 得到加权后坐标点； 对所述加权后坐标点进行累加， 得到所述待处 理图像中的关注中心坐标。 8.如权利要求2所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述采用训练后图像模型对所述预 设区域特 征进行特征提取， 得到初始区域特 征之前， 还 包括： 获取图像样本对， 所述图像样本对 包括已标注共视区域的图像对； 采用预设图像处理模型预测所述图像样本对中每一图像样本的共视区域， 得到预测共 视区域； 根据所述标注共视区域和预测共视区域对所述预设图像处理模型进行收敛， 得到所述 训练后图像处 理模型。 9.根据权利要求8所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据 所述标注共视区域和预 测共视区域对所述预设图像处 理模型进行收敛， 得到所述训练后图像处 理模型， 包括： 在所述预测共视区域中， 提取出所述预测共视区域对应的预测几何中心坐标和预测边 界尺寸信息； 在所述标注共视区域中， 提取出所述标注共视区域对应的标注几何中心坐标和标注边 界尺寸信息； 根据所述预测几何中心坐标、 预测边界尺寸信息、 标注几何中心坐标以及标注边界尺 寸信息， 对所述预设图像处 理模型进行收敛， 得到训练后图像处 理模型。 10.如权利要求9所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述在所述预测共视区域中， 提取 出所述预测共视区域对应的预测几何中心坐标和预测边界尺寸信息， 包括： 在所述预测共视区域中， 提取出所述预测共视区域对应的预测关注中心坐标和所述预 测中心点偏移； 根据所述预测关注中心坐标以及所述预测中心点偏移， 确定所述预测共视区域对应的 预测几何中心坐标和预测边界尺寸信息 。 11.如权利要求10所述的图像处理方法， 其特征在于， 所述根据所述预测几何中心坐 标、 预测边界尺寸信息、 标注几何中心 坐标以及标注边界尺 寸信息， 对所述预设图像处理模权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114445633 A 3